Aziz Hasan F

Fast Fourier Transform  (FFT) adalah sebuah algoritma komputasi untuk mengurangi komputasi apabila menggunakan transformasi Fourier yang biasa. FFT digunakan untuk mentransformasikan  time   domain  ke dalam bentuk frequency domain.  Fungsi FFT lazim digunakan pada  signal processing.   Image processing  merupakan fungsi spasial yang bisa dikonversi menjadi domain frequensi.  Untuk citra dua dimensi, citra memiliki informasi spasial (dua dimensi) yang terkandung di dalam setiap elemen pikselnya. Dalam tahap perkembangannya, FFT memiliki teknik algortima yang bervariasi, contohnya adalah pada aplikasi Image-J. Jika dilihat dari perspektif frekuensi, citra bisa dibedakan menjadi 2 (high frequency dan low frequency). Sinyal high frequency biasanya adalah “the real signal of an object” atau “signal of interest“. Dengan kata lain, sinyal inilah yang biasanya akan dianalisis. Sedangkan sinyal frekuensi rendah biasanya adalah sinyal ba...

C o n t oh P e r a n ca n g a n   M u l t i v i br a t or   M o n o s t a b l e  :

DFT yang dikenakan pada sinyal akan menghasilkan spektrum frekuensi yang terdiri dari spektrum magnitude dan spektrum fasa yang menunjukan hubungan antara magnitude, fasa dengan frekuensi. Artinya kita dapat melihat komponen penyusun sinyal tersebut dari magnitude sinyal pada rentang frekuensi. Begitu juga dengan fasenya. Misalnya digunakan untuk analisis suara manusia maka kita dapat melihat sebenarnya suara kita memyunyai magnitude besar pada frekuensi berapa saja, yang menunjukkan dominan frekuensi dari suara kita. Analisis ini juga dapat digunakan untuk mengamati suara dengan deraunya. Jika suara kita yang direkam berasama suara derau periodis (misal bunyi tut), maka dengan mudah kita dapat mengamati pada frekuensi berapa derau tersebut untuk kemudian dapat merancang filter untuk menghapus derau tersebut. Penerapan DFT pada tanggapan cuplik satuan suatu sistem akan menghasilkan tanggapan frekuensi yang terdiri dari tanggapan magnitude dan tanggapan fase. Hal ini berguna untuk anali...

Arsitektur jaringan pe r septron mir i p dengan arsitektur jaringan Hebbian A rsitektur jaringan pe r septron mir i p dengan arsitektur jaringan Hebbian :   Jaringan terdiri dari beberapa   unit   masukan   dan   sebuah   bias,   dan   memili k i sebuah unit keluaran. Han y a sa j a fung s i aktivasinya bukan me r upakan fungsi biner atau bip o lar, tetapi memili k i kemungkinan nilai -1, 0 dan 1: Untuk suatu harga threshold θ yang ditentukan :   Secara geometris, fungsi akti va si membentuk 2 garis sekaligus (memisahkan daerah po s itif dan daerah negatif. Garis pemisah antara daerah po s itif dan daerah nol memiliki perti d aksamaan : x 1 w 1 + .....+ x n w n + b > θ Garis pemis...

          Kita gunakan ALU untuk meng-increment sehingga menjadi 0001 (lihat gambar 1a). Normalnya, lacth harus didisable, untuk menghindari data yang tidak diinginkan karena tak sengaja tersimpan. Pada contoh, ALU dapat membaca isi current latch, 0000, dan menghitung penambahan, 0001. Tetapi nilai baru ini tidak bisa disimpan kembali saat latch didisable. Setelah ALU selesai melakukan operasi increment, latch dapat di enable, dan nilai terupdate dapat disimpan (lihat gambar 1.b).  Latch harus segera di-disable kembali, sebelum ALU sempat membaca nilai  yang baru 0001 dan menghasilkan nilai 0010 (lihat gambar 1.c). Gambar 1  Tahap Pengisian Memori Latch pada ALU   Jadi, untuk menggunakan latch dengan benar dalam sebuah rangkaian, kita harus :  • Menjaga latch tetap disable sampai nilai yang baru siap disimpan.  • Enable latch hanya sepanjang untuk meng-update nilai.  Terdapat 2 hal penting yang harus dipermasalah...